Las empresas en campos como los servicios financieros y los seguros viven y mueren según sus datos; específicamente, qué tan bien pueden usarlos para comprender qué harán las personas y las empresas a continuación, un proceso que está cada vez más dominado por la IA. Ahora, una startup llamada Finbourne, fundada en el centro financiero de Londres, ha creado una plataforma para ayudar a las empresas financieras a organizar y utilizar más datos en IA y otros modelos. Está anunciando una financiación de 55 millones de libras (70 millones de dólares), que utilizará para ampliar su alcance fuera de Square Mile. Highland Europe y el patrocinador estratégico AVP (la rama de riesgo del gigante asegurador AXA) codirigen la Serie B, que valora a la compañía en poco más de £280 millones (USD 356 millones) después de la liquidación. Thomas McHugh, el director ejecutivo que cofundó Finbourne, dijo a TechCrunch que se le ocurrió la idea de la startup después de muchos años de trabajar como cuantitativo senior en la ciudad, la mayoría de los cuales pasó en el Royal Bank of Scotland. Uno de esos años fue 2008, el año en que el RBS, en aquel momento el banco más grande del mundo, se encontró dramáticamente al borde del colapso después de haber estado sobreexpuesto al contagio de los préstamos de alto riesgo. El cambio más importante se produjo internamente en forma de una enorme reorganización. Anteriormente, todo el banco estaba organizado en una serie de silos comerciales, lo que daba lugar no sólo a cómo operaban las personas, sino también a cómo operaban los datos que contenían. Todo eso costó una fortuna, costos que era necesario reducir con urgencia. “Tuvimos que eliminar cientos de millones de costes del negocio en muy poco tiempo”, recordó. Decidieron seguir una página del naciente pero de rápido crecimiento del mundo de los servicios en la nube. AWS, fundada en 2006, solo llevaba dos años funcionando en ese momento, pero los equipos de datos pudieron ver que presentaba un modelo convincente y comparativo de cómo un banco podía almacenar y utilizar datos. Por lo tanto, también se requirió un enfoque consolidado y federado para abordar el problema. “Básicamente, logramos construir una gran cantidad de tecnología que funcionó en todas las clases de activos. Hasta entonces la gente decía que esto no era realmente posible. Pero teníamos una razón increíble para cambiar y, a partir de eso, sabíamos que podíamos desarrollar una mejor tecnología, una tecnología mucho más escalable”, dijo McHugh. Los sistemas de acciones, renta fija y crédito, dijo, que antes funcionaban como sistemas separados, ahora estaban en una sola plataforma. La crisis financiera del Reino Unido de 2008 fue una montaña rusa de la que, si no te hubieras desprendido por completo, definitivamente habrías dejado de creer que podías capear y afrontar cualquier tipo de desafío. Entonces, por supuesto, eso finalmente llevó a McHugh a asumir lo más riesgoso de todos los negocios: una startup. Finbourne puede tener sus raíces en cómo McHugh y otros miembros de su equipo enfrentaron el desafío de crear servicios de datos más eficientes en su banco, pero también ha hecho evolucionar la idea, reflejando y dando forma a cómo las empresas de servicios financieros compran TI hoy en día. Así como las empresas que tienen amplias operaciones de ventas podrían utilizar Salesforce o una plataforma de la competencia en lugar de crear su propio software, la apuesta de Finbourne es que las empresas financieras harán cada vez más lo mismo: trabajar con empresas externas para obtener herramientas para ejecutar sus operaciones en lugar de crear las suyas propias. Esto inevitablemente también encaja con la forma en que los bancos y otros actores de los servicios financieros trabajan cada vez más con la IA. Actualmente, los productos de la empresa incluyen el almacén de datos operativo LUSID; libros de registro de inversiones y contabilidad (utilizados en el análisis de gestión de activos); una plataforma de gestión de carteras que rastrea posiciones, efectivo, pérdidas y ganancias y exposición; y una herramienta de virtualización de datos. McHugh dijo que Finbourne también está ayudando a gestionar cómo las empresas manejan sus datos para modelos de capacitación, un área en la que es probable que se involucre más. Parece que lo más importante aquí es que no hay un líder obvio y los bancos no quieren compartir datos con otros bancos, por lo que se están capacitando para evitar que eso suceda, un proceso que también ayuda a los clientes a controlar más estrictamente los resultados y Evite que las “alucinaciones” entren en escena. El código abierto está desempeñando un papel importante al presentar opciones más flexibles a los usuarios finales. «Lo que hemos visto es que los clientes no quieren que ninguno de los modelos que escribimos o utilizamos se base en los datos de nadie más», afirmó. “Lo vemos con mucha fuerza. Lo hacemos porque al no poder usar la fotografía de nadie más, esos modelos son menos capaces de alucinar”. Finbourne tiene actualmente una amplia gama de competidores. Los rivales de los gestores de activos, por ejemplo, incluyen Aladdin de Blackrock, SimCorp, State Street Alpha y Goldensource; Los competidores de gestores de activos alternativos incluyen Broadridge, Enfusion, SS&C Eze y Maia. BNY Mellon Eagle, Rimes, Clearwater Analytics e IHS Markit ofrecen herramientas para propietarios de activos; y los servicios de activos incluyen empresas como FIS, Temenos, Denodo, SS&C Advent y NeoXam. El hecho de que haya tantos podría ser una razón convincente para que alguien adopte un enfoque más simplificado y trabaje con solo uno, una ruta que empresas como Fidelity International, London Stock Exchange Group, Baillie Gifford, Northern Trust y Pension Insurance Corporation ( PIC) están tomando.
